摘要
本发明公开了一种两栖机器人的潜行爬行组合导航方法及系统,涉及机器人导航与控制技术领域,包括,基于预处理后的环境信息数据,通过深度学习模型提取环境特征,并采用贝叶斯网络对进行特征融合,生成综合特征向量;基于融合后的综合特征向量,利用李群李代数方法建立状态转移方程,预测两栖机器人的位置和姿态变化;基于两栖机器人的位置和姿态变化,通过AI算法动态调整两栖机器人的导航参数。本发明采用贝叶斯网络对从多种传感器中提取的角速度特征、加速度特征、深度特征等多种环境特征进行融合,生成综合特征向量。这一步骤实现了多源信息的有效整合,增强了系统对复杂环境的理解能力。
技术关键词
两栖机器人
组合导航方法
深度学习模型
视觉传感器
AI算法
里程计
激光雷达
点云特征
角度校准
加速度
回波
状态更新
组合导航系统
深度学习训练
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